Predictors of functional dependence at one year in acute ischemic stroke with large vessel occlusion
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: In China, the current status of clinical treatment of eLVO and the factors affecting its long-term prognosis are unclear. OBJECTIVE: This study aims to explore the predictive factors of functional outcomes at one year in patients of acute ischemic stroke with emergent large vessel occlusion (eLVO). METHODS: We retrospectively collected 536 patients who underwent treatments for eLVO. Primary outcomes included one-year functional outcomes and delayed functional independence (DFI). The logistic regression was performed to predict the primary outcome. RESULTS: 431 (85%) survivors participated in the one-year follow-up. In the multivariate logistic analysis adjusted for baseline characteristics, the following factors were found to be significant predictors of functional dependence at one year: old age (aOR = 1.042, 95% CI=1.01-1.076, p = 0.011), low Alberta stroke program early CT score (ASPECTS) (aOR = 0.791, 95% CI=0.671-0.933, p = 0.005), unsuccessful reperfusion (aOR = 0.168, 95% CI=0.048-0.586, p = 0.005), poor medication compliance (aOR = 0.022, 95% CI=0.007-0.072, p < 0.001), and complicated with stroke-associated pneumonia (SAP) (aOR = 2.269, 95% CI=1.103-4.670, p = 0.026). We also found that men (aOR = 3.947, 95% CI=1.15-13.549, p = 0.029) had better medication adherence (aOR = 14.077, 95% CI=1.736-114.157, p = 0.013), and going to rehabilitation centers (aOR = 5.197, 95% CI=1.474-18.327, p = 0.010) were independent predictors of DFI. CONCLUSION: The significant predictors of functional dependence at one year were: old age, low ASPECTS, unsuccessful reperfusion, poor medication adherence, and combination with SAP. Men, good medication adherence, and going to rehabilitation centers contributed to getting delayed functional independence.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».